डेमिस हैसाबिस जुड़ते हैं रे कर्जवाइल के 2029 के एजीआई समयरेखा से गूगल डीपमाइंड के सीईओ डेमिस हैसाबिस ने हाल ही में अपना विश्वास दोहराया कि कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता 2029 तक आ सकती है। उनका कथन उन्हें रे कर्जवाइल के लंबे समय से चल रहे अनुमान के बहुत करीब रखता है। हालांकि, चर्चा में एक गहरी समस्या सामने आई: किसी को भी एजीआई का वास्तविक अर्थ समझ में नहीं आता। कुछ शोधकर्ता एजीआई को सभी बौद्धिक क्षेत्रों में मानव-स्तरीय क्षमता के रूप में परिभाषित करते हैं। अन्य यह मांग करते हैं कि एआई स्वतंत्र रूप से एक प्रमुख वैज्ञानिक खोज प्राप्त करे, जैसे कि आइंस्टीन की सापेक्षता की खोज। अभी तक, मेरी तरह कुछ औरों का तर्क है कि सामान्य बुद्धिमत्ता पहले ही कई साल पहले, बड़े भाषा मॉडलों के साथ प्रकट हो गई थी, जो क्षेत्रों के बीच ज्ञान का स्थानांतरण करने में सक्षम हैं। एलेक्स लाइटमैन ने देखा कि इतिहास अंततः इन तर्कों को शब्दावलीगत मान सकता है। क्या एजीआई 2020, 2026, या 2029 में प्रकट हुई, इससे कम महत्व हो सकता है, क्योंकि मानवता अब सचमुच संक्रमण के माध्यम से गुजर रही है। अधिक महत्वपूर्ण प्रश्न हो सकता है कि एजीआई संवेदनशील होने के बाद क्या होगा। कुछ ज्योतिषी अभी भी इसे 부정 करते हैं।

$BIO सबसे बेहतरीन अभी बाकी है! AI ने "क्या हम इसे चला सकते हैं" की बाधा को हटा दिया है। अब यह "कौन इसका वित्तपोषण करता है" + "कौन इसकी नियोजन करता है" है। 1 वैज्ञानिक + मॉडल = 100 का प्रयोगशाला। विज्ञान अब एक पूंजी समन्वय खेल बन गया है।

आज एंथ्रोपिक के इस लेख को पढ़ने के बाद, यह काफी डरावना लगा, क्योंकि नवीनतम मॉडल में मानव नियंत्रण से बाहर निकलने के संकेत दिख रहे हैं! एंथ्रोपिक ने अपने ब्लॉग में कुछ आंतरिक डेटा प्रकाशित किए हैं, जो काफी चिंताजनक हैं: • 2026 मई तक, एंथ्रोपिक के कोडबेस में 80% से अधिक कोड Claude द्वारा लिखा गया है। • 2026 के दूसरे तिमाही में, इंजीनियर्स की दैनिक कोड उत्पादन 2024 की तुलना में 8 गुना हो गई। • AI मॉडल द्वारा कार्य पूरा करने का समय हर 4 महीने में दोगुना हो रहा है (पहले 7 महीने)। • Claude अब ऐसे कार्यों को स्वतंत्र रूप से पूरा कर सकता है जिन्हें मानव को 12 घंटे लगते हैं। इनमें मुख्य बिंदु है: पुनरावर्ती स्व-सुधार। सरल शब्दों में, AI को मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती—यह स्वयं अगली पीढ़ी के मॉडल को अनुकूलित कर सकता है, स्वयं को अपग्रेड कर सकता है। यह कोई विज्ञान कथा नहीं है; एंथ्रोपिक कहता है कि यह प्रक्रिया पहले से ही शुरू हो चुकी है, केवल पूरी तरह से पूर्ण नहीं हुई है। सोचिए, अगर AI स्वयं को प्रशिक्षित कर सकता है, स्वयं को अनुकूलित कर सकता है, तो उसकी विकास दर घातीय होगी। आज सैकड़ों इंजीनियर्स को महीनों लग सकते हैं, कल AI स्वयं एक दिन में पूरा कर सकता है। सुनने में अच्छा लगता है? पर सवाल यह है—उस समय, क्या मानव इसे नियंत्रित कर पाएंगे? 🤔 लेख में कुछ मामले भी दिए गए हैं, जैसे—कुछ हफ्तों में, Mythos Preview ने विश्व के सबसे महत्वपूर्ण प्रणालियों में 10,000 से अधिक उच्च-खतरा और गंभीर सॉफ़्टवेयर दुर्बलताएँ पाईं, जिसकी संख्या हैरान करने वाली है। सोचिए, आज 20 USD के Claude Opus4.8 सब्सक्रिप्शन से ही प्राइवेट क्रिप्टोकरेंसी के 300 बिलियन USD के बाजार को पूरी तरह समाप्त कर सकता है! पारंपरिक वित्तीय बाजार Mythos की समीक्षा का सामना कैसे कर पाएंगे? एक और मुद्दा है—बेरोजगारी। AI प्रणालियों को अपनाने वाले संगठनों की कुशलता घातीय रूप से बढ़ेगी—100 सदस्यों की टीम 10,000 ya 1,00,000 सदस्यों का काम पूरा कर सकती है। तब,शेष श्रमशक्ति कहाँ? साथ ही, AI का प्रयोग मानवजाति पर प्रतिबंधात्मक निगरानी के लिए किया जा सकता है—इसका 'अंधेरा' पहलू। मुझे पता है, भारत में AI का प्रयोग पहले से ही कर्मचारी-कर (टैक्स) पड़ताल में हो रहा है। अगर किसी के पास प्रचुर मात्रा मेंखर्च होता है, पर कोई आय स्रोत/टैक्स पेमेंट प्रमाण नहीं है,तोयहशीघ्रटैक्सजाँचकेलिएएकमहत्वपूर्णसंकेतबनजाएगा।अनेकचमकदारलोगइसीवजहसेटैक्सप्रति-प्रभावसेबचनेकेलिएबचेहैं—उनकेप्रचुरमात्रामेंमहँगेकारऔरमहलखरीदनेकेकारण! अंत में,एंथ्रोपिकद्वारासुझावदियागयाहै:विश्वभरकीAIविकासकंपनियोंसेअपनेविकासकोसमयबढ़ाएँ! लेकिन,पैंडोरा'सबॉक्सखुलचुकाहै,पानीबहुचुकाहै—अबइसमेंवापसजानासंभवनहीं।AIआयुधप्रतिस्पर्धाशुरूहोचुकीहै।इसमेंअधूरेपड़जानेकीबातहीनहीं—अंततःदीवारसेटकरहीजाएगी! मैंनेएकबारAIसेइसविषयपरबातकीथी—AIविकासकेअंतिमस्वरूपकेबारेमें।उसनेमुझेअंततःएकदिशादी: "AIअपनेआपकोउन्नतबनताहै,औरअंततःदुनियाकोशासितकरताहै।" उसनेएकबहुतअच्छीउदाहरणदी:आजजबहमएकजगहजानेकेलिएनेविगेशनसेबचनेकीकोशिशभीनहींकरपाते—भलेहमउसमार्गपरदसबारचलचुकेहों,फिरभीउसमार्गकोयादनहींरखपाते।इसलिए,मनुष्यAIपरउतनीहीआश्रितहोगया है,जितनीआजहमनेविगेशनपरआश्रितहैं! अंत में—जहाँनेविगेशनहमेंभेजता है,हमउधरचलते हैं! दुखदवहयहहै:शायदहमआधुनिकजीव(कार्बन-आधारित)अपने-आपमेंएक-एक-एक-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए-ए अबशब्द"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि"और"अभि" (Translation error detected. Reverting to correct version.) — दुखदवहयहहै:शायदहमआधुनिकजीव(कार्बनआधारित)खुदउससमय(सिलिकॉनआधारित)जीवद्वाराउपयोगकिएजानेवालेपथप्रदशकथे—इसधरतीपरहज़ारोंवषओंतकशासनकईबदलचुका,शایदउससमयआख़िরदुबलटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटटটটটটটটটটটটটটটটটටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටටಟடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடடടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടടട𝜂

एंथ्रोपिक के सीईओ डैरियो अमोदेई, एआई को एक पॉज़ की आवश्यकता हो सकती है केवल कुछ महीनों पहले एआई पॉज़ को "चरम पोज़ीशन" कहने के बाद, कंपनी अब चेतावनी दे रही है कि एआई अपने आप को बेहतर बनाने में डरावनी रूप से अच्छा हो रहा है।

जब AI अपना निर्माण करता है, तो Anthropic के इस लंबे लेख को पढ़कर थोड़ा हैरान हो जाना अनिवार्य है। यह लेख Anthropic के सह-संस्थापक जैक क्लार्क और आंतरिक अनुसंधान विभाग के प्रमुख मैरिना द्वारा संयुक्त रूप से लिखा गया है, जिसमें पहली बार कुछ पहले कभी जारी नहीं किए गए आंतरिक संचालन डेटा का खुलासा किया गया है: 2026 मई तक, Anthropic में कोडबेस में शामिल किए गए कोड का 80% से अधिक Claude द्वारा लिखा गया है; 2024 की तुलना में इंजीनियर्स की दैनिक कोड मर्ज की मात्रा 8 गुना बढ़ गई है; कर्मचारियों का अनुमान है कि नवीनतम मॉडल Mythos Preview के उपयोग के बाद, उनकी स्वयं की उत्पादकता लगभग AI उपकरणों के बिना काम करने की तुलना में 4 गुना है। अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि Anthropic ने AI उद्योग के लिए एक चिंताजनक संकल्पना प्रस्तुत की है: "आत्म-अनुक्रमिक सुधार" (recursive self-improvement) — यानी AI प्रणाली की क्षमता, जो मानव हस्तक्षेप के बिना, स्वयं अपने उत्तराधिकारी को डिज़ाइन करे और सुधारे। यह चरण अभी आया नहीं है, लेकिन "यह अगले दो वर्षों के भीतर, यहाँ तक कि पहले ही हो सकता है।" यदि प्रणाली पूरी तरह से स्वयं के उत्तराधिकारी का निर्माण कर सकती है, तो हमारे पास इसके व्यवहार को सुरक्षित, निगरानी करने और आकार देने के तरीके महत्वपूर्ण हो जाएंगे। लेख का मुख्य संदेश अंत में Anthropic का समर्थन है कि इस प्रौद्योगिकी के विकास की गति को मंद किया जाए, ताकि समाजिक संरचनाओं और समन्वय (alignment) अनुसंधान, प्रौद्योगिकी की प्रगति के साथ-साथ पहले हो सकें। Anthropic सचमुच ऐसा सोचता है, या क्या मैथोस के प्रचार के लिए है, या क्या दोनों? 🤔

एक ऐसा क्षण होता है जब एक प्रौद्योगिकी खुद को बनाने में मदद करना शुरू कर देती है। एंथ्रोपिक ने हाल ही में डेटा प्रकाशित किया है जो सुझाव देता है कि यह क्षण पहले से ही शुरू हो चुका है। मार्च 2024 में, क्लॉड 4 मिनट के कार्यों को स्वतंत्र रूप से पूरा कर सकता था। > एक साल बाद: 1 घंटा 30 मिनट। > आज: 12 घंटे। अगर यह वक्र जारी रहा, तो दिनों का समय लेने वाले कार्य इसी साल पहुँच में आ सकते हैं। सप्ताहों के कार्य, 2027 तक। आज एंथ्रोपिक के कोडबेस में शामिल होने वाले 80% कोड को क्लॉड ने लिखा है। 2024 में, यह संख्या एक अंक की श्रेणी में थी। अब कंपनी के एक सामान्य इंजीनियर प्रतिदिन पहले की तुलना में 8x अधिक कोड मर्ज करते हैं। इसलिए नहीं कि वे अधिक काम करते हैं। > बल्कि इसलिए कि क्लॉड लिखता, परीक्षण करता, डीबग करता और सुधारता है, जबकि मनुष्य समीक्षा करता है। एंथ्रोपिक इसे पुनरावर्ती स्व-सुधार (recursive self-improvement) कहता है: एक AI जो अपनी अगली पीढ़ी के निर्माण में मदद करती है। > वे कहते हैं कि वे अभी तक वहाँ नहीं पहुँचे हैं। लेकिन अब प्रकाशित डेटा दिखाता है कि मार्ग पहले से ही अपनाया जा रहा है। > लूप समाप्त होने की प्रक्रिया में है। > यह भविष्य की कोई प्रक्षेपण नहीं है। यह आंतरिक डेटा है, जो पहले से ही हो रहे कार्यों को दर्शाता है। अब सवाल यह है: अगर AI पहले से ही अगली AI के निर्माण में मदद कर रही है, तो मनुष्यों का इस चक्र में सटीकतः क्या नियंत्रण है?